Vergleich der Robustheit gegen Zuschneiden
pHash basiert auf globalen niederfrequenten DCT-Merkmalen. Lokales Zuschneiden verändert die gesamte Spektralverteilung und führt häufig zu deutlichen Änderungen des Hashs; daher ist die Robustheit gegenüber „lokalem Fehlen“ relativ schwach. Aus diesem Grund wurden in der Forschung auch Verbesserungsrichtungen für zuschneide- und rotationsrobuste Verfahren vorgeschlagen, um die Schwächen traditioneller globaler Hashes auszugleichen.
PDQ (Bild) ist anfälliger für Änderungen wie „Entfernen von Inhalten/Verdeckung“. Tests der Autoren zeigen, dass es bei Entfernungstransformationen weniger stabil ist als bei leichten Gain-Änderungen wie Format/Bitrate. Zuschneiden fällt in die Kategorie „Entfernen“ und ist daher nicht im Vorteil.
TMK+PDQF (Video) zeigt beim Zuschneiden eine besonders deutliche Verschlechterung: Bewertungen zeigen, dass eine zuverlässige Übereinstimmung schwierig wird, wenn mehr als etwa 20% des Bildes abgeschnitten werden. Es wird sogar empfohlen, bereits bei mehr als 10% keine stabilen Treffer zu erwarten, was die Empfindlichkeit gegenüber stark fehlendem Sichtfeld unterstreicht.
Vergleich der Robustheit gegen Wasserzeichen
pHash reagiert empfindlich auf großflächige und undurchsichtige Wasserzeichen, da Wasserzeichen die globale niederfrequente Struktur verändern. Traditionelle globale DCT-basierte Perceptual Hashes können unter starken Wasserzeichen normalerweise keine annähernd konsistente Hash-Ähnlichkeit beibehalten.
PDQ toleriert „leichte Wasserzeichen/kleine Logos“ bis zu einem gewissen Grad. Unter Bedingungen mit „starken, undurchsichtigen Wasserzeichen mit komplexen Kanten- und Farbänderungen“ wird jedoch bei gängigen Schwellenwerten mehr als die Hälfte der Stichproben übersehen, was eine begrenzte Robustheit gegenüber starken Wasserzeichen zeigt.
TMK+PDQF wird in Videoszenarien sowohl bei Wasserzeichen als auch beim Zuschneiden als Transformation mit „schlechter Leistung“ beschrieben. Im Vergleich zu Transformationen wie Bitrate/Format/Skalierung, die die globale Struktur erhalten, senken überlagerte Wasserzeichen die Matching-Konfidenz deutlich.
Praxis-Hinweise
Erfahrungen auf Plattformseite zeigen: Bei Video-Transkodierungen wie „Format/Bitrate/Skalierung“ ist die Robustheit relativ gut. Bei starkem Zuschneiden oder starken Wasserzeichen, insbesondere undurchsichtigen Wasserzeichen mit großer Abdeckung, zeigen jedoch alle drei Algorithmen deutliche Leistungseinbußen. Daher sollten vor- und nachgelagerte Strategien kombiniert werden, etwa Schwellenwert-Optimierung und manuelle Überprüfung.
Wenn die Robustheit gegen Zuschneiden erhöht werden muss, können „Block-/lokale“ Ansätze kombiniert oder speziell für Zuschneiden/Rotation entwickelte räumliche Kodierungsverfahren eingesetzt werden, um die Schwächen traditioneller globaler Hashes auszugleichen. Anschließend kann eine multimodale Fusion mit Fingerprints wie PDQ/TMK genutzt werden, um den Recall zu verbessern. Praxis und Forschung zeigen gleichermaßen, dass traditionelle globale Perceptual Hashes gegenüber Zuschneiden nicht robust sind, was neue Methoden für zuschneiderobuste Verfahren hervorgebracht hat.
Für Wasserzeichen-Szenarien weisen die offiziellen PDQ-Materialien darauf hin, dass „leichte Wasserzeichen/kleine Logos“ toleriert werden können, während starke undurchsichtige Wasserzeichen das Matching deutlich beeinträchtigen. Auf Videoseite zeigt TMK+PDQF ein ähnliches Muster. Daher sollte man sich nicht ausschließlich auf einen einzelnen Schwellenwert verlassen und bei Bedarf eine Kandidatenerweiterung sowie einen zweistufigen Verifizierungsprozess einführen.
Wichtige Schlussfolgerung
Bei den beiden Arten lokaler Änderungen „Robustheit gegen Zuschneiden/lokale Verdeckung“ und „überlagerte Wasserzeichen“ gilt insgesamt: PDQ und TMK+PDQF sind gegenüber leichten Wasserzeichen wie Eckmarken/Logos relativ robuster, verschlechtern sich jedoch bei deutlichem Zuschneiden und großflächigen undurchsichtigen Wasserzeichen erheblich. pHash ist aufgrund seiner Ausrichtung auf globale niederfrequente Merkmale gegenüber den genannten lokalen Änderungen am wenigsten robust.
Freunde, die Videos weiterverbreiten: Jetzt wisst ihr doch, was zu tun ist, oder?